| Die Vereinbarkeit von neoklassischer Kapitalmarkttheorie und Behavioral Finance |
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 2,3, Universität Bremen (Lehrstuhl Allgemeine BWL, insb. Finanzwirtschaft), 111 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Innerhalb der Wirtschaftswissenschaften gilt die neoklassische Kapitalmarkttheorie als Ausgangspunkt für ein einfaches und sinnvolles Modell zur Bestimmung von Aktienpreisentwicklungen. Das bekannteste Modell ist dabei das CAPM. Es hat einen hohen Stellenwert, da es besonders einfach in der Handhabung und sehr verständlich ist. Aber gerade aufgrund der Einfachheit, die sich in erster Linie aus der begrenzten Anzahl von zugrunde gelegten Parametern ergibt, stellen sich auch erhebliche Probleme dar, die beonders dann zu Tage treten, wenn die Ergebnisse des CAPM mit der Realität verglichen werden. Als besonderes Problem zeigt sich die Annahme innerhalb des Modells von dem rationalen Anlegers, der am realen Markt nicht zu finden ist. Deshalb hat sich eine Gegenbewegung zur neoklassischen Kapitalmarkttheorie entwickelt, die sich Behavioral Finance nennt und insbesondere mit den tatsächlichen Verhaltensweisen von Anlegern an den Märkten beschäftigt. Aus den Forschungen der Behavioral Finance ergaben sich in den letzen Jahren vorallem die sogennanten Anomalien, die ganz klar zeigen, dass Investoren in keiner Weise rational Handeln. Die Verhaltensweisen versucht die Behavioral Finance in Modelle zu integrieren, um realere Aktienentwicklungen voraus zu sehen. Der Vorteil dieser Modelle, wie zum Beispiel der Noise Trading Ansatz, ist somit die grössere Realitätsnähe, der Nachteil liegt aber in der wesentlich höheren Komplexität, aufgrund der Zunahme von zu berücksitigenden Parametern. Es stellt sich somit die Frage, ob es sich lohnt, die erhöhte Komplexität zugunsten der erhöhten Relitätnähe zu akzeptieren. Und ob sich beide Wissenschaftszweige ausschliessen, oder ob sie nebeneinander bestehen und sich
Kategorie: Books
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